ROBOTICS II

Obiettivi formativi

Obiettivi generali. Il corso fornisce strumenti avanzati per il controllo dei sistemi robotici: uso della ridondanza cinematica, analisi della dinamica dei robot manipolatori, comando in feedback dei movimenti, incluso il caso di asservimento visuale, e controllo dell'interazione con l'ambiente. Obiettivi specifici. Conoscenza e comprensione: Lo studente apprenderà i metodi per la modellistica dinamica dei manipolatori, le tecniche di utilizzo della ridondanza cinematica, la progettazione di schemi di controllo del moto e dell'interazione con l'ambiente. Applicare conoscenza e comprensione: Lo studente sarà in grado di analizzare la dinamica dei manipolatori robotici e di progettare algoritmi e moduli per il controllo del moto libero e delle forze di contatto con l'ambiente. Capacità critiche e di giudizio: Lo studente sarà in grado di individuare le caratteristiche dinamiche di un sistema robotico con riferimento al tipo di compito, di analizzarne la complessità di realizzazione, le possibili prestazioni e le eventuali debolezze. Capacità comunicative: Il corso mette in grado lo studente di presentare le problematiche avanzate e le relative soluzioni tecniche riguardanti l'uso dei robot in condizioni dinamiche. Capacità di apprendimento: Il corso mira a creare attitudini di apprendimento autonomo orientate all'analisi e alla soluzione di problemi avanzati connessi all'uso dei robot.

Canale 1
ALESSANDRO DE LUCA Scheda docente

Programmi - Frequenza - Esami

Programma
URL: http://www.diag.uniroma1.it/deluca/rob2_en.php Aspetti avanzati di modellistica cinematica per robot manipolatori (calibrazione, gradi di libertà ridondanti e il loro impiego). Metodi per la derivazione e l'uso delle equazioni dinamiche dei robot (Eulero-Lagrange e Newton-Eulero) e la relativa identificazione parametrica. Presenza di elasticità delle trasmissioni/giunti. Schemi di controllo lineare e non lineare per la regolazione di posizione (PD con compensazione della gravità, PID saturato, apprendimento iterativo) e l'asservimento di traiettoria (linearizzazione esatta e disaccoppiamento, controllo passivo, controllo adattativo, controllo robusto) nel moto libero, nonché nell'interazione ambientale (controllo di cedevolezza, di ammettenza, di impedenza e ibrido forza/velocità). Asservimento visuale (con enfasi sull'approccio cinematico per l'image-based visual servoing). Diagnosi dei guasti di attuatori di robot.
Prerequisiti
Robotics I come prerequisito.
Testi di riferimento
B. Siciliano, L. Sciavicco, L. Villani, G. Oriolo, "Robotics: Modelling, Planning and Control", 3rd Edition, Springer, 2009.
Modalità insegnamento
Lezioni frontali. Esercizi in classe.
Frequenza
La frequenza non è obbligatoria.
Modalità di esame
Prova scritta e/o valutazione di un progetto, seguita eventualmente da un esame orale.
Modalità di erogazione
Lezioni frontali. Esercizi in classe.
ALESSANDRO DE LUCA Scheda docente

Programmi - Frequenza - Esami

Programma
URL: http://www.diag.uniroma1.it/deluca/rob2_en.php Aspetti avanzati di modellistica cinematica per robot manipolatori (calibrazione, gradi di libertà ridondanti e il loro impiego). Metodi per la derivazione e l'uso delle equazioni dinamiche dei robot (Eulero-Lagrange e Newton-Eulero) e la relativa identificazione parametrica. Presenza di elasticità delle trasmissioni/giunti. Schemi di controllo lineare e non lineare per la regolazione di posizione (PD con compensazione della gravità, PID saturato, apprendimento iterativo) e l'asservimento di traiettoria (linearizzazione esatta e disaccoppiamento, controllo passivo, controllo adattativo, controllo robusto) nel moto libero, nonché nell'interazione ambientale (controllo di cedevolezza, di ammettenza, di impedenza e ibrido forza/velocità). Asservimento visuale (con enfasi sull'approccio cinematico per l'image-based visual servoing). Diagnosi dei guasti di attuatori di robot.
Prerequisiti
Robotics I come prerequisito.
Testi di riferimento
B. Siciliano, L. Sciavicco, L. Villani, G. Oriolo, "Robotics: Modelling, Planning and Control", 3rd Edition, Springer, 2009.
Modalità insegnamento
Lezioni frontali. Esercizi in classe.
Frequenza
La frequenza non è obbligatoria.
Modalità di esame
Prova scritta e/o valutazione di un progetto, seguita eventualmente da un esame orale.
Modalità di erogazione
Lezioni frontali. Esercizi in classe.
  • Codice insegnamento1021883
  • Anno accademico2024/2025
  • CorsoArtificial Intelligence and Robotics - Intelligenza Artificiale e Robotica
  • CurriculumCurriculum unico
  • Anno1º anno
  • Semestre2º semestre
  • SSDING-INF/04
  • CFU6
  • Ambito disciplinareIngegneria informatica